options.css 内容优化2 --chatPGT

ChatGPT一键私有部署,全网可用,让访问、问答不再受限,且安全稳定! ChatGPT由于在访问上有一些限制,使用并不便利。目前国内可以直接访问的大部分是调用API返回结果,我们去使用时总会有次数限制,而且它们可能随便崩掉。其实,目前我们访问过的大部分国内的网页包括UI,其实是套用了GitHub上的一些开源项目。所以本文旨在帮助你实现ChatGPT私有部署,全网可用,让访问、问答不再受限,且安全稳定。今天我们分享的是来自GitHub的一个有关ChatGPT私有部署的开源项目。它的UI界面十分精美,而且近期也更新了不少实用功能。 阅读详情

问:

options.css 内容优化,功能列表的li,设置成点击按钮的样式,需要有鼠标经过高亮,选中时按钮背景颜色和未选中时的背景色需要有肉眼可见的色差

gpt:

为了使左侧功能列表的每个 `<li>` 元素看起来像按钮,并且在鼠标经过时高亮显示,同时选中和未选中状态之间有明显的颜色差异,你可以使用以下样式规则:

```css
/* 设置功能列表项样式 */
.function-list li {
  margin-bottom: 10px;
  cursor: pointer;
  background-color: #333; /* 未选中时的背景色为深灰色 */
  padding: 10px 20px;
  border: 2px solid transparent; /* 添加透明边框,用于高亮效果 */
  border-radius: 5px;
  transition: background-color 0.3s ease, color 0.3s ease, border-color 0.3s ease; /* 添加过渡效果 */
}

/* 鼠标经过时高亮 */
.function-list li:hover {
  background-color: #555; /* 鼠标经过时的背景色为稍微亮一些的灰色 */
}

/* 选中时样式 */
.function-list li.selected {
  background-color: #0078d4; /* 选中时的背景色为蓝色 */
  color: #fff; /* 文字颜色为白色 */
  border-color: #005aa7; /* 边框颜色为深蓝色 */
}
```

上述样式规则将为功能列表的每个 `<li>` 元素添加了按钮样式,当鼠标经过时会高亮显示,选中时按钮的背景颜色、文字颜色和边框颜色都会有明显的变化。选中时的背景色为蓝色,未选中时的背景色为深灰色,这样就有了肉眼可见的色差。

然后,你可以在 JavaScript 中处理点击事件,以便在点击时切换按钮的选中状态并应用相应的样式。例如:

```javascript
// options.js

document.addEventListener("DOMContentLoaded", function () {
  const functionList = document.querySelector(".function-list");

  // 初始化默认选中的功能
  let selectedFunction = null;

  functionList.addEventListener("click", (event) => {
    if (event.target && event.target.tagName === "LI") {
      // 取消之前选中的功能的样式
      if (selectedFunction) {
        selectedFunction.classList.remove("selected");
      }

      // 设置新选中的功能样式
      selectedFunction = event.target;
      selectedFunction.classList.add("selected");
      
      // 处理选中的功能,你可以根据需要执行相应的操作
      const functionName = selectedFunction.dataset.function;
      handleSelectedFunction(functionName);
    }
  });

  // 处理选中的功能
  function handleSelectedFunction(functionName) {
    // 在这里可以根据选中的功能执行相应的操作
  }
});
```

这些样式和 JavaScript 代码将帮助你实现功能列表的按钮样式,包括鼠标经过高亮和选中时的颜色变化。你可以根据需要在 `handleSelectedFunction` 函数中添加具体的选中功能的操作逻辑。

深度解读 ChatGPT基本原理 另外一点就是,Transformer架构它还可以通过堆叠多个层来构建深度学习模型,所以它也是一种深度学习模型,它能够堆叠,所以它就能够不断的来扩大规模,进一步提高模型的性能,现在最新的研究表示,模型越大,它就越有可能出现更多的涌现能力(不知道什么能力就突然被解锁了),就好比今天这个模型还不能对话,随着模型的参数越来越大,层数越来越多的时候,它突然可能就拥有了和你流畅对话的能力,这是一个很不可思议的事情。而GPT它的目标就是文本生成,所以对于聊天机器人或者问答系统来说,它就有比较天然的优势了。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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宇文仲竹
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